Заполните простую форму, чтобы получить прямой контакт интегратора. Мы используем эти данные для аналитики, чтобы в дальнейшем узнать, как у вас прошло внедрение. Обещаем не спамить.
AI-разбор за 30 секунд
Где вы теряете заявки — и сколько это стоит
Пять быстрых тапов — и мы сверим ваши данные с десятками внедрений ИИ в похожие компании. Узнаете, сколько денег утекает на сливе заявок и рутине — и где именно.
В какой вы нише?
тап — и дальше
Сколько обращений в месяц?
заявки, звонки, сообщения — примерно
Средний чек сделки?
сколько в среднем приносит один клиент
Сколько человек отвечают клиентам?
менеджеры, администраторы — кто обрабатывает заявки
Средняя зарплата такого сотрудника?
оклад + бонусы — посчитаем, сколько стоит рутина
Сверяем с данными по вашей нише…
20 минут — и вы увидите это на своём бизнесе
Бесплатная онлайн-демонстрация: на ваших данных и каналах покажем, как AI-ассистент отвечает за секунды, квалифицирует и доводит заявку до заказа. Без презентаций — сразу на вашем бизнесе.
Заявка принята!
Свяжемся, чтобы назначить 20-минутную демонстрацию на вашем бизнесе — подготовим её на ваших данных и каналах. А пока посмотрите, как это работает у других.
Не всё стоит решать нейросетью: где бизнесу дешевле обычные правила и классический ML
llmcase.ru·18 июля 2026·2-3 мин чтения
Коротко
На конференции UWDC 2026 эксперт GIGASCHOOL напомнила: не каждую задачу нужно решать нейросетью. Регулярные операции лучше отдать правилам, числа и классификацию — классическому ML, а LLM применять точечно. Для бизнеса это про экономию: не переплачивать за ИИ там, где хватает простого инструмента.
На волне моды «давайте всё делать через нейросеть» полезный отрезвляющий тезис. Руководитель ИИ-агентства GIGASCHOOL Катерина Лапаева (по докладу на конференции UWDC 2026, материал на Хабре) напоминает: не все задачи требуют большой языковой модели, и в продакшене чаще выигрывают гибридные системы — связка правил, классического машинного обучения и LLM точечно.
Где нейросеть избыточна: регулярные, предсказуемые операции дешевле и надёжнее решать обычной бизнес-логикой и эвристиками; работу с числами и категоризацию — классическими моделями (регрессия, бустинги). LLM подключают там, где нужна работа с языком и смыслом. Важная оговорка эксперта про надёжность: «В гибридных системах ошибка не просто суммируется — она мультиплицируется и накапливается», поэтому классический ML используют как опору, а не отдают цифры нейросети без проверки. Жёстких цифр экономии в материале нет — это экспертная позиция. Подробнее — в статье на Хабре.
LLMCase
